{"id":24159,"date":"2018-03-09T09:14:59","date_gmt":"2018-03-09T09:14:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/control-estada%c2%adstico-multivariante-de-procesos-con-datos-faltantes-mediante-analisis-de-componentes-principales\/"},"modified":"2018-03-09T09:14:59","modified_gmt":"2018-03-09T09:14:59","slug":"control-estada%c2%adstico-multivariante-de-procesos-con-datos-faltantes-mediante-analisis-de-componentes-principales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/politecnica-de-valencia\/control-estada%c2%adstico-multivariante-de-procesos-con-datos-faltantes-mediante-analisis-de-componentes-principales\/","title":{"rendered":"Control estad\u00edstico multivariante de procesos con datos faltantes mediante an\u00e1lisis de componentes principales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Francisco Javier Arteaga Moreno <\/strong><\/h2>\n<p>En la tesis se aborda el problema de la explotaci\u00f3n de un modelo pca, dado, fijo y conocido para la monitorizaci\u00f3n estad\u00edstica multivariante de procesos, cuando las nuevas observaciones a monitorizar tienen datos faltantes. Este problema se desglosa en dos objetivos generales; la estimaci\u00f3n de las variables latentes de las nuevas observaciones completas y la adaptaci\u00f3n de los esquemas de monitorizaci\u00f3n multivariante con modelos pca, para monitorizar nuevas observaciones incompletas.  en relaci\u00f3n al primer objetivo, se repasan algunos m\u00e9todos conocidos de estimaci\u00f3n de scores, se desarrollan nuevos m\u00e9todos, se establecen equiValencias entre los diferentes m\u00e9todos, se construye un marco com\u00fan en el que los diferentes m\u00e9todos son casos particulares, se analizan los factores que influyen en el error de estimaci\u00f3n de cada m\u00e9todo y se compara la eficiencia de los diferentes m\u00e9todos a partir de datos industriales y datos simulados.  en relaci\u00f3n al segundo objetivo, se analiza un m\u00e9todo de la literatura para caracterizar la incertidumbre, originada por los datos faltantes, para ser incorporada a los esquemas de monitorizaci\u00f3n, consistente en asumir normalidad multivariante para los datos y construir regiones de incertidumbre para los estad\u00edsticos de monitorizaci\u00f3n, a partir de su distribuci\u00f3n condicional, dadas las variables de proceso cuyo valor se conoce y dado el modelo pca bajo control. Despu\u00e9s se propone un m\u00e9todo alternativo, seg\u00fan el cual la distribuci\u00f3n de los estad\u00edsticos se condiciona a la contribuci\u00f3n de las variables medidas al vector de scores (scores truncados) y al modelo bajo control, en lugar de condicionar al valor de las variables medidas. El comportamiento de ambos m\u00e9todos permiten llegar a las mismas conclusiones, pero con una menor complejidad computacional y algor\u00edtmica para el m\u00e9todo propuesto.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Control estad\u00edstico multivariante de procesos con datos faltantes mediante an\u00e1lisis de componentes principales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Control estad\u00edstico multivariante de procesos con datos faltantes mediante an\u00e1lisis de componentes principales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Francisco Javier Arteaga Moreno <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 30\/06\/2003<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Alberto Jos\u00e9 Ferrer Riquelme<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: manuel L\u00f3pez pellicer <\/li>\n<li>Alberto Luce\u00f1o v\u00e1zquez (vocal)<\/li>\n<li>Jes\u00fas Juan  ruiz (vocal)<\/li>\n<li>albert Prat bart\u00e9s (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Francisco Javier Arteaga Moreno En la tesis se aborda el problema de la explotaci\u00f3n de un modelo 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